A gépi tanulás, különösen a mély neurális hálózatok (DNN-ek) területén az egyes rétegeken belüli rétegek és csomópontok számának szabályozása a modellarchitektúra testreszabásának alapvető szempontja. Amikor DNN-ekkel dolgozik a Google Cloud Machine Learning kontextusában, a rejtett argumentumként megadott tömb fontos szerepet játszik a hálózat szerkezetének meghatározásában.
Ahhoz, hogy megértsük, hogyan tudjuk egyszerűen szabályozni a rétegek és csomópontok számát, először nézzük meg a rejtett rétegek fogalmát a DNN-ben. A rejtett rétegek a köztes rétegek a neurális hálózat bemeneti és kimeneti rétegei között. Minden rejtett réteg bizonyos számú csomópontból áll, amelyeket neuronoknak is neveznek. Ezek a csomópontok felelősek a számítások végrehajtásáért és az információk továbbításáért a következő rétegekhez.
A Google Cloud Machine Learningben a rejtett argumentum egy tömb, amely lehetővé teszi számunkra, hogy meghatározzuk a csomópontok számát az egyes rejtett rétegekben. Ennek a tömbnek a módosításával könnyen hozzáadhatunk vagy eltávolíthatunk rétegeket, és beállíthatjuk az egyes rétegeken belüli csomópontok számát. A tömb meghatározott formátumot követ, ahol minden elem egy adott réteg csomópontjainak számát jelenti. Például, ha van egy tömbünk [10, 20, 15], az azt jelenti, hogy három rejtett rétegünk van 10, 20 és 15 csomóponttal.
A rétegek hozzáadásához vagy eltávolításához egyszerűen módosítanunk kell a rejtett tömb hosszát. Például, ha egy új rejtett réteget szeretnénk hozzáadni 30 csomóponttal, frissíthetjük a rejtett tömböt [10, 20, 30, 15] értékre. Ezzel szemben, ha el akarunk távolítani egy réteget, akkor ennek megfelelően módosíthatjuk a tömböt. Például, ha el akarjuk távolítani a második rejtett réteget, frissíthetjük a rejtett tömböt [10, 15]-re.
Fontos megjegyezni, hogy a rétegek és csomópontok számának módosítása a DNN-ben jelentős hatással lehet a modell teljesítményére és számítási követelményeire. További rétegek és csomópontok hozzáadása potenciálisan növelheti a modell azon képességét, hogy megtanuljon bonyolult mintákat, de túlillesztéshez is vezethet, ha nincs gondosan szabályos. Másrészt a rétegek és csomópontok számának csökkentése leegyszerűsítheti a modellt, de potenciálisan alulilleszkedést és csökkent teljesítményt eredményezhet.
A DNN egyes rétegeiben lévő rétegek és csomópontok számának szabályozása könnyen elérhető a Google Cloud Machine Learningben a rejtett tömb módosításával. Elemek hozzáadásával vagy eltávolításával a tömbből testreszabhatjuk a DNN architektúráját, hogy megfeleljen sajátos követelményeinknek.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Mély ideghálózatok és becslők:
- Milyen hüvelykujjszabályok vonatkoznak egy adott gépi tanulási stratégia és modell elfogadására?
- Mely paraméterek jelzik, hogy ideje áttérni a lineáris modellről a mély tanulásra?
- Milyen eszközök léteznek az XAI (magyarázható mesterséges intelligencia) számára?
- Értelmezhető-e a mély tanulás egy mély neurális hálózaton (DNN) alapuló modell meghatározása és betanításaként?
- A Google TensorFlow keretrendszere lehetővé teszi-e az absztrakció szintjének növelését a gépi tanulási modellek fejlesztése során (pl. a kódolás konfigurációra cserélésével)?
- Helyes-e, hogy ha az adatkészlet nagy, akkor kevesebb kiértékelésre van szükség, ami azt jelenti, hogy az adathalmaz méretének növelésével csökkenthető a kiértékeléshez használt adathalmaz töredéke?
- Hogyan lehet felismerni, hogy a modell túl van szerelve?
- Mik azok a neurális hálózatok és a mély neurális hálózatok?
- Miért nevezik a mély neurális hálózatokat mélynek?
- Milyen előnyei és hátrányai vannak annak, ha több csomópontot adunk a DNN-hez?
További kérdések és válaszok a Mély neurális hálózatok és becslések részben